裁员潮下Amazon扩招1.1万人,AI时代大厂到底想要什么样的人?

硅谷裁员潮下，亚马逊却扩招1.1万实习生。“用AI取代初级员工，是最愚蠢的事。”

在硅谷裁员潮此起彼伏的2026年，当其他大厂以AI为由优化人力时，亚马逊却在大规模招聘实习生。这让人不禁想问：AI时代，初级程序员真的要被淘汰了吗？大厂到底在找什么样的人？

AI的极速发展让不少人对未来的就业形势感到焦虑，认为未来AI将会替代众多初级岗位。但亚马逊AWS CEO却给出了完全不同的答案。

亚马逊向CRN确认，全球范围内将有超过11000名实习生和早期职业SDE加入公司，数量与往年持平甚至略有增长。他同时直言：“用AI取代初级员工，是我听过最愚蠢的事情之一”。

这一表态在科技圈引发了不小的震动。Garman不仅是在反驳AI取代论，更是在用实际行动证明：AI时代的就业机会没有减少，只是转移了形态。

图/网络

Garman在采访中明确表示，企业不应利用AI为借口去裁减入门级员工。他解释了一套完全不同于降本增效主流叙事的用人逻辑：

• 初级员工是企业的“造血机制”：一个刚入职的初级工程师，前两年的产出可能低于薪资成本，但这期间他学会了公司的技术栈、业务逻辑和协作方式。到第三年，他可能成为团队核心。第五年，他开始带新人。如果现在砍掉初级岗位，短期内节省了成本，但长期来看，人才梯队会断流。

• 年轻人是AI时代的“原住民”：刚毕业的学生没有传统工作流的思维包袱，更擅长使用AI工具。AWS内部数据显示，使用AI导师系统的团队，初级员工在3个月内达到独立交付能力的比例从28%跃升至89%。

• AI是放大器，不是替代品：AWS客服团队引入AI助手后，初级客服效率提升了40%，但他们没有被裁，而是被分配到更复杂的客户场景中。结果客户满意度和员工留存率双双上升。Garman的核心观点是：用AI让初级员工做更高价值的事，而不是用AI消灭初级员工。

（篇幅有限，部分内容展示）

亚马逊的扩招释放了一个明确信号：大厂依然在招人，但他们对人才的定义已经彻底变了。AI工具的普及，让写简单代码、调API这些基础技能变得不再稀缺。现在的公司，要找的是能用AI解决复杂工程问题的人。

很多同学简历上写着“熟悉RAG”，但面试官稍微一问就露馅：Chunk size为什么设512？重叠比例10%-20%是怎么定的？检索召回率低的时候怎么诊断？用了RAG之后幻觉反而变多了怎么处理？

这些问题的答案，不是靠看教程就能学会的。你需要亲手处理过文档解析、分块策略、Embedding选型、检索召回、重排序、生成评估。每一个环节都有调优空间，每一个坑都踩过一遍，才能答得上来。如果你能拿出一套完整的RAG问答系统，面试官的第一印象就会完全不同。

现在的面试官已经不看你会不会用LangChain了，真正的考察点在于：用纯代码实现ReAct Agent的能力，理解Function Calling的错误恢复机制、多步规划中的状态管理、推理循环的终止条件，以及异常场景下的重试策略和容错设计。

LangChain只是工具。面试官想看的是你理解底层原理后，在框架之上灵活调试和优化的能力。

你需要具备在成本、延迟、质量三角之间做工程取舍的能力。掌握模型选型、量化推理对性能的影响、KV Cache在高并发下的管理策略，并能根据具体业务场景，在RAG、微调、纯Prompt之间做出有数据支撑的决策。理解不同方案在预算、团队规模、时间约束下的可行性，并能够清晰地阐述自己的权衡逻辑。

未来的AI Engineer将是具备系统设计能力、工程落地能力和问题解决能力的复合型人才。对于正在求职的留学生来说，与其刷大量算法题，不如花时间从零完成一个完整的AI项目，它比成绩单更能证明你的价值。

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亚马逊的1.1万实习生扩招无疑是一个积极信号：大厂没有放弃应届生。但与此同时，过去“名校、高GPA、刷LeetCode”的万能公式已经不够用了。求职策略也需要从堆砌经历转向打造作品。

· 大一到大二：打好基础，选修AI/ML课程，尽早接触真实项目。 不一定要等到课上教，可以通过开源项目、课程大作业积累第一段动手经历。

· 大二到大三：争取低年级实习项目。 谷歌STEP、Meta FBU、亚马逊AFE等专门面向大二/大三学生的项目，是进入大厂暑期实习的黄金跳板。

· 大三到毕业：冲刺大厂暑期实习，同时准备1-2个完整的AI项目作为硬通货。 这里的关键词是“完整”，可部署、可展示、可以讲清楚设计逻辑。

随着AI工具普及，单纯写代码的价值在下降。能协作、能沟通、能理解业务需求的人才，才是大厂真正在抢的人。亚马逊的选择告诉我们一个被噪音掩盖的事实：AI不是在抢走你的工作，而是在重新定义你的工作。

（篇幅有限，部分内容展示）